[Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
上一篇博文的內容整理了我們如何去近似價值函數或者是動作價值函數的方法： \[V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^ ...
原文：文獻筆記:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
本篇論文討論了策略梯度方法的函數逼近問題。首先明確策略梯度的目標函數：最大化策略 pi 下的累計回報 rho pi rho pi E left sum t infty gamma t r t s , pi right 上式是初始狀態為 s 的累計回報表達式，事實上，還可以利用策略生成的平穩狀態分布 d pi s 對 rho pi 進行加權： rho pi lim n rightarrow inft ...
2019-04-07 08:12 0 912 推薦指數：
相關推薦
論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》的閱讀——強化學習中的策略梯度算法基本形式與部分證明
最近組會匯報，由於前一陣聽了中科院的教授講解過這篇論文，於是想到以這篇論文為題做了學習匯報。論文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》雖然發表的時間很早，但是確實很有影響性 ...
[Reinforcement Learning] Value Function Approximation
為什么需要值函數近似？ 之前我們提到過各種計算值函數的方法，比如對於 MDP 已知的問題可以使用 Bellman 期望方程求得值函數；對於 MDP 未知的情況，可以通過 MC 以及 TD 方法來獲得 ...
文獻筆記:Deterministic Policy Gradient Algorithms
為什么需要引入決定性策略梯度？ 決定性策略梯度算法對於策略函數的更新形式比較簡單，就是action-value函數的期望，這種簡單的形式能夠在估計policy時變得更有效。 作為隨機策略，在相同的策略，在同一個狀態處，采用的動作是基於一個概率分布的，即是不確定的。而確定性策略則決定簡單 ...
論文筆記：GREEDY FUNCTION APPROXIMATION: A GRADIENT BOOSTING MACHINE
Boost是集成學習方法中的代表思想之一，核心的思想是不斷的迭代。boost通常采用改變訓練數據的概率分布，針對不同的訓練數據分布調用弱學習算法學習一組弱分類器。在多次迭代 ...
文獻筆記:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
in Using Function Approximation for Reinforcement Lear ...
論文筆記之：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度強化學習最近被人發現貌似不太穩定，有人提出很多改善的方法，這些方法有很多共同的 idea：一個 online 的 agent 碰到的觀察到的數據 ...
強化學習七 - Policy Gradient Methods
一.前言 之前我們討論的所有問題都是先學習action value,再根據action value 來選擇action(無論是根據greedy policy選擇使得action value 最大的action,還是根據ε-greedy policy以1-ε的概率選擇使得action ...